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Temario del curso

Introducción a los LLMs ligeros

  • Comprensión de las arquitecturas de modelos compactos
  • La evolución de la IA eficiente en recursos
  • Por qué los modelos ligeros son relevantes para las empresas

Comprendiendo Nano Banana

  • Características principales y principios de diseño
  • Capacidades y limitaciones del modelo
  • Cómo Nano Banana se diferencia de los LLMs tradicionales

Modelos de implementación y casos de uso

  • Ejecución en dispositivos y sus beneficios
  • Inferencia local versus en la nube
  • Selección del camino de implementación adecuado

Aplicaciones prácticas en diversas industrias

  • Automatización interna y asistencia de conocimientos
  • Casos de uso orientados al cliente
  • Escenarios operativos y basados en cumplimiento normativo

Fundamentos de integración

  • Evaluación de los requisitos del sistema
  • Consideraciones de flujos de trabajo y procesos
  • Introducción a API y cadenas de herramientas

Optimización de costos y eficiencia

  • Reducción de costos de inferencia utilizando modelos compactos
  • Equilibrio entre rendimiento y recursos
  • Planificación para implementaciones escalables

Gobernanza, privacidad y gestión de riesgos

  • Asegurar la ejecución segura en dispositivos
  • Comprensión de los límites y salvaguardas de datos
  • Alineamiento con políticas y estándares empresariales

Preparación para la adopción organizacional

  • Desarrollo de capacidades y preparación interna
  • Evaluación del valor empresarial mediante proyectos piloto
  • Sentando las bases para despliegues más amplios

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos generales de TI
  • Experiencia con herramientas básicas de software
  • Familiaridad con flujos de trabajo empresariales basados en datos

Público objetivo

  • Equipos generales de TI que incorporan capacidades de IA
  • Usuarios comerciales interesados en aplicaciones prácticas de IA
  • Gerentes tecnológicos que evalúan estrategias de LLMs en dispositivos
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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